利用Guava的Suppliers.memoize实现单例

可以利用Guava的Suppliers.memoize方法实现单例模式，具体做法如下：

1. 定义一个私有的构造方法，避免外部直接实例化该类。
2. 定义一个私有的静态变量，用于存储唯一的实例对象。
3. 定义一个公有的静态方法，返回该实例对象。
4. 在该公有静态方法中，使用Suppliers.memoize方法将实例对象进行缓存和单例化。

示例代码如下：

import com.google.common.base.Supplier;
import com.google.common.base.Suppliers;

public class Singleton {
    private static final Singleton INSTANCE = new Singleton();

    private Singleton() {
        // 私有构造方法
    }

    public static Singleton getInstance() {
        Supplier<Singleton> supplier = Suppliers.memoize(() -> INSTANCE);
        return supplier.get();
    }
}

这样，在调用getInstance方法时，每次都会返回同一个实例对象，从而实现单例模式。同时，由于使用了Guava的Suppliers.memoize方法，也保证了线程安全和延迟加载。

相关问题

解释一下Suppliers.memoize这个方法可以用来干什么在java中？他的目的是什么？常见的应以场景是什么

`Suppliers.memoize`是Guava中提供的一种缓存实现方式，用于缓存方法的返回值，避免方法的重复计算。它的作用是将一个普通的`Supplier`转换为一个具有缓存能力的`Supplier`。

`Suppliers.memoize`的作用是将一个`Supplier`的返回值进行缓存，当第一次调用`Supplier.get()`方法时，会执行`Supplier`实例中的方法，并将返回值缓存起来；之后如果再次调用`Supplier.get()`方法，则会直接返回缓存的结果，而不会再次执行方法。

常见的应用场景是在需要频繁访问某个方法的返回值，但是该方法的计算代价比较高时，使用`Suppliers.memoize`可以有效地提高程序的性能。

下面是一个使用`Suppliers.memoize`的例子：

import com.google.common.base.Supplier;
import com.google.common.base.Suppliers;

public class MemoizeExample {
    private static final Supplier<String> SUPPLIER = Suppliers.memoize(() -> {
        System.out.println("Supplier.get() called");
        return "Hello World";
    });

    public static void main(String[] args) {
        System.out.println(SUPPLIER.get());
        System.out.println(SUPPLIER.get());
    }
}

在这个例子中，我们创建了一个`Supplier`实例`SUPPLIER`，并使用`Suppliers.memoize`方法对其进行包装。在`Supplier`中，我们打印了一条日志，并返回了一个字符串。在`main`方法中，我们调用了两次`SUPPLIER.get()`方法，第一次调用时会执行`Supplier`中的方法，并打印日志，第二次调用时则直接返回之前缓存的结果，不再执行方法。输出结果如下：

Supplier.get() called
Hello World
Hello World

从输出结果可以看出，`Supplier`中的方法只被调用了一次，而第二次调用`SUPPLIER.get()`方法时，则直接返回了缓存的结果，没有再次执行方法。

guava.concurrency.level=20

`guava.concurrency.level` 是 Guava 库中的一个配置参数，用于设置并发级别。具体来说，它用于设置 Guava 的并发集合类（如 `Cache`、`LoadingCache`、`ConcurrentMap` 等）的并发更新线程数。

在给定的配置中，`guava.concurrency.level` 被设置为 20。这意味着相关的 Guava 并发集合类将使用最多 20 个线程来处理并发更新操作。

需要注意的是，具体的并发级别应该根据你的应用程序的需求以及你的系统资源进行调整。设置过高的并发级别可能会导致线程争用和性能下降，而设置过低可能会导致并发更新操作的延迟增加。

确保你的配置适合你的应用程序，并在实际使用中进行性能测试和调整，以获得最佳的并发性能。此外，请注意，`guava.concurrency.level` 参数只适用于使用 Guava 的相关功能，不会影响其他部分的并发性能。